PCB深度行业篇：AI推动PCB升级，HDI和高多层增速快

AI发展带动HDI、高多层等需求快速增长。

根据Prismark，2029年全球PCB市场规模预计将达1,092.58亿美元，2024?2029年年均复合增长率预计为8.2%。其中，2025年中国大陆PCB产值为484.59亿美元，约为全球PCB产值的57%。2029年中国PCB市场规模预计将达624.63亿美元，2024?2029年年年均复合增速为8.7%。2025年，全球HDI产值为157.17亿美元，同比增长25.6%；全球多层板产值为330.91亿美元，同比增长18.2%。根据Prismark数据，AI服务器相关PCB市场2024?2029年年均复合增速将达到18.7%；其中，AI服务器相关HDI的年均复合增速为29.6%，AI相关18层及以上多层板年均复合增速为33.8%，远超过PCB行业平均8.2%的增速。服务器/数据储存、网络通信、汽车电子等下游行业需求将在AI的推动下持续增长，从而带动高多层板、HDI板保持较高增长。

AI算力芯片升级推动CCL和PCB升级，特殊CCL国产替代空间大。英伟达Rubin芯片使用的核心PCB超过20层，CCL升级至M9。根据Trendforce，Rubin平台为达成低损耗与低延迟，全面升级使用材料，包括SwitchTray采用M8U等级（Low?Dk2+HVLP4）和24层HDI板设计，Midplane与CX9/CPX则导入M9（Q?glass+HVLP4），Midplane的超高多层PCB为44层。单台服务器的PCB价值比上一代提升逾两倍。GoogleTPUV7和AWSTrainium3等ASICAI服务器同样导入高层HDI、低Dk材料与极低粗糙度铜箔。随着AI算力芯片的升级，CCL随之升级，核心PCB层数跟着提升。端侧AI的核心特征为高算力SoC/NPU、高密度BGA、瞬时大电流、多传感器射频混合信号等，端侧AI的PCB在板材、层叠、HDI工艺、PDN电源等全面升级。AI端侧产品对高多层、高频高速、高密度互连PCB需求激增。2024年，中国CCL产能全球占比为73.3%，但国产CCL全球市占率约为20%，国产特殊覆铜板全球市占率仅为8.3%左右，国产替代空间大。

高频高速低损耗性能推动PCB用铜箔和电子布升级。PCB在1GHz以上频率传输高速信号需要使用高频高速材料，目前铜箔行业正从HVLP2/3向HVLP4/5及无轮廓铜箔演进。根据观研天下，AI服务器对HVLP铜箔需求激增，单台用量为传统服务器的8倍，英伟达新一代Rubin平台采用HVLP5代铜箔配套PTFE基板，推动价值量提升。目前A股主要的铜箔公司有铜冠铜箔、德福科技、中一科技、海星股份、诺德股份等。为降低高频信号传输损耗，降低热膨胀系数，低介电电子布近年来在AI服务器、数据中心交换机、光模块等高频高速通信领域得到了大规模应用。低热膨胀系数电子布开始在AI芯片封装基板、高端手机芯片封装基板中推广应用。第二代LowDk/Df电子布和LowCTE电子布及Q布前景广阔。国内电子布相关主要上市公司有宏和科技、中材科技、中国巨石、国际复材等。石英纤维布介电性能与热稳定性表现优秀，主要应用于卫星通信、航天工程等特定尖端领域。

随着PCB向高多层、高集成度升级，其制造工艺和设备随之升级。PCB制造工艺目前已达微米级。改良型半加成法（MSAP）工艺制程能实现高精度、高密度线路（如0.018mm线宽）且保持量产可行性，已被用于制造类载板PCB。HDI板对阻抗的稳定性要求更高，其细线路、薄介质层等特性又增加了阻抗管控的难度。激光钻孔技术是实现盲孔、埋孔（HDI板关键结构）的核心工艺，孔径可精细至0.05mm。胜宏科技、红板科技、中京电子等公司激光钻孔能做到0.07mm以下。多层PCB加工导致机械钻孔效率大幅下降，同时大幅提升了激光钻孔的需求。

投资建议：AI算力芯片升级和AI端侧产品推动CCL和PCB升级。AI服务器/数据储存、网络通信等下游行业需求将在AI的推动下持续增长，带动高多层PCB、HDI板保持较高增长，AIPCB产品迎来量价齐升。高频高速低损耗性能推动PCB用材料升级，相关电子布、铜箔、树脂等受益。PCB向高多层、高集成度升级，其制造工艺和设备随之升级。国产特殊覆铜板全球市占率仅为8.3%，国产替代空间大。

2026年上半年，A股PCB企业东山精密、深南电路、沪电股份和CCL企业金安国纪、南亚新材、华正新材等半年报业绩预告大部分实现高增长，产业逻辑持续兑现。

建议关注深南电路、沪电股份、胜宏科技、东山精密、鹏鼎控股、景旺电子、生益科技、生益电子、兴森科技、广合科技、红板科技、南亚新材、金安国纪、方正科技、华正新材、宝鼎科技、中富电路、明阳电路等。

风险提示：PCB厂商新签订单及执行落地不及预期的风险；AI芯片需求及量产不及预期的风险；应收账款回收不及预期的风险；AI应用商业化不及预期的风险。

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